python - CUDA(GPU) 作为 OpenCV 后端

Question

我正在尝试使用 CUDA 作为 opencv-4.1.1 中提供的 dnn 模块的后端，我已经构建了启用了 CUDA 的 opencv，nvidia 驱动程序和 CUDA 已正确放置在系统上，这里我使用 manjaro 作为开发平台。

am trying to load pre-trained YOLOv3 weights using cv2.dnn module,

net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')

但它使用 CPU 作为默认推理引擎，但我试图使用 GPU 作为后端 IE，来自官方 opencv 文档，我发现以下内容

DNN_TARGET_CPU  
DNN_TARGET_OPENCL   
DNN_TARGET_OPENCL_FP16  
DNN_TARGET_MYRIAD       
DNN_TARGET_FPGA 

作为目标后端，但不支持直接 GPU 推理，所以如果不使用 GPU 作为底层推理引擎，用 CUDA 编译 opencv 有什么意义，

in order to make sure processes are runing on GPU I posted output of nvidia-smi ,

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.26       Driver Version: 430.26       CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GT 710      Off  | 00000000:01:00.0 N/A |                  N/A |
| 40%   40C    P0    N/A /  N/A |    598MiB /  1998MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0                    Not Supported                                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+

GPU 利用率的进程 ID 为 0，显然意味着没有进程利用 GPU，任何指导将不胜感激。

Answer 1

目前 CUDA 对 DNN 模块方式的支持正在 GSOC 任务下进行，因此还没有正式发布。你可以查看它的 repo here查看进度。

编辑:看起来CUDA后端集成已经完成并包含在4.2.0版本中，您可以查看更改日志here .